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30天AI快速入门,仅需 ¥199

想要快速入门人工智能,了解其核心概念与应用?
此课程为您提供一个高效、结构化的学习路径。

立即加入我们,开启你的AI探索之旅吧!

课程总览

想要了解人工智能的核心知识,却不知从哪里开始?《30天AI快速入门》将带你踏上人工智能的学习之旅,帮助你从零基础逐步掌握AI的核心概念、常用算法以及应用技巧。
每一天,我们为你准备了简短的学习内容,帮助你每天仅需1小时,轻松积累AI的基础知识,让你在短短30天内打下坚实的人工智能基础。

课程内容

本课程将带你系统掌握 AI 与机器学习的核心知识,从零起步,构建属于自己的智能世界。通过精心编写的六大章节内容,从 AI 基础概念与模型原理出发,逐步深入监督与无监督学习实践,掌握模型评估与优化技巧,玩转特征工程,探索深度学习的无限可能,并最终迈入生成式 AI 与智能体等前沿领域。

课程形式

本课程采用理论与实践相结合的方式,每个模块都配有丰富的理论知识,并辅以实际的案例分析。并通过问题讨论、关键词标注等交互互动,激发学习兴趣。此外,课程中还将穿插一些在线测验,帮助你巩固所学知识,并测试自己的学习成果。

适合人群

本课程不仅适合没有任何编程或AI背景的学员,也能为那些有一定基础的人提供清晰的学习路径,帮助大家进一步深化对AI领域的理解。我们将带你走进人工智能的世界,从基础知识到高级应用,每一课都会循序渐进地引导你掌握所需的技能。

学习目标

通过本课程的学习,你将达到以下几个目标:

1.构建AI核心能力

掌握AI与机器学习的基础原理,理解数据处理、模型训练和优化的核心流程,具备系统化思维。

2.熟练应用算法

灵活运用监督、无监督学习算法及深度学习模型,解决预测、分类和数据挖掘等实际问题。

3.优化模型与数据

通过评估指标、优化技术和特征工程,提升模型性能和数据质量,打造高效解决方案。

4.探索AI前沿

学会应用Prompt Engineering、大模型、生成式AI和绘图工具,初步了解AI智能体,站在技术前沿创新实践。

解锁完整课程内容!

AI简介与模型基础
第1天: 人工智能概念简介
习题 1
第2天:数据与机器学习类型
习题 2
第3天:数据预处理
习题 3
第4天:目标函数和优化
习题 4
第5天:过拟合和欠拟合
习题 5
监督学习与无监督学习
第6天:线性回归
习题 6
第7天:逻辑回归
习题 7
第8天:决策树模型
习题 8
第9天:SVM(支持向量机)
习题 9
第10天:KNN(K邻近算法)
习题 10
第11天:聚类算法
习题 11
模型评估与优化
第12天:模型评估常见指标
第13天:交叉验证
习题 12&13
第14天:早停和正则化
第15天:模型集成方法
习题 14&15
特征工程
第16天:特征提取与构造
习题 16
第17天:特征选择
习题 17
第18天:数据增强
习题 18
第19天:数据降维
习题 19
深度学习
第20天:神经网络基础
习题 20
第21天:卷积神经网络CNN
习题 21
第22天:循环神经网络RNN
习题 22
第23天:LLM大语言模型
习题 23
第24天:深度学习框架
第25天:什么是生成式AI
习题 24&25
AI进阶玩家
第26天:什么是Prompt Engineering
第27天:初识DeepSeek
第28天:了解AI绘图工具
第29天:探索AI智能体
第30天:前沿趋势与未来发展
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